摘要：本文深入探讨了新疆大学计算机科学与技术学院开设的单片机原理与接口技术课程。课程注重实验教学内容的设计与方法创新,通过引入Proteus ISIS仿真软件辅助硬件平台,并结合51单片机实验系统板进行实践操作,有效提升了学生的实验操作能力,并将理论知识充分应用于实践中。同时,课程还融入了案例教学和学研结合的教学方法,旨在全面培养学生的综合能力和创新意识,为他们未来的职业发展奠定坚实基础。这些教学方法和策略对于提升实验教学效能具有重要的参考价值,并为其他类似课程提供了有益的借鉴。

摘要：认知MIMO系统中同时存在多类用户时,不同类型用户受不同约束条件限制,对时隙会有不同需求。该文旨在解决多类用户并存的认知MIMO系统能耗优化问题,提出基于稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)的非正交时隙分配方法,满足更多类型用户的通信需求。在分配时隙时,提出动态时隙分配算法,通过设计虚拟用户进行时隙分配,保证不同类型用户不会占用同一个时隙。仿真结果和分析表明,系统中多类用户同时存在于eMBB(enhanced mobile broadband)和URLLC(ultra-reliable low latency communications)两种场景中时,基于SCMA的非正交动态时隙分配与传统正交分配方式相比能够降低能耗,与固定时隙的非正交时隙分配相比,动态时隙分配算法降低系统能耗的效果更明显。

摘要：口语发音质量评测相对于发音错误检测和诊断(MDD)任务,不仅需要原始的数据特征,还需要许多流畅度、准确度、完整度等特征辅助进行实现,所以对口语发音质量评测的研究远远少于对MDD的研究。目前对于口语发音质量评测的研究都是对语音评分某一项指标单方面进行评分。设计将Transformer替换Squeezeformer的改进模型Squeezeformer-MR对基线模型进行改进,Squeezeformer-MR使用多个残差连接增强了前后特征信息的传递。实验中,在参数设置上保持与基线模型一致,使用最稳定的24层嵌入层时,音素级、词级和句子级方面的综合评分的皮尔逊相关系数(PCC)相比基线模型分别提升了1.96%、6.37%和1.08%。在初次改进的基础上,使用WavLM和HuBERT预训练模型对训练集提取相应的特征,将提取到的预训练特征以拼接方式添加到原GOP特征中进行特征融合,使用融合特征以相同方式进行训练,得到的音素级、词级和句子级方面综合评分的PCC相比基线模型分别提升了2.45%、7.10%和1.89%。

摘要：针对视觉结构类似导致的文种相似性问题,基于局部三值模式的相邻共生矩阵(co-occurrence of adjacent local ternary patterns,CoALTP)提出一种具有判别性和鲁棒性的局部三值模式的相邻共生矩阵(discriminant and robust co-occurrence of adjacent local ternary patterns,DRCoALTP)方法,用于获取图像纹理。计算文档图像的相邻稀疏局部三值模式(adjacent sparse local ternary patterns,ASLTP),将采样点数量设定为8,以便获得详细的局部纹理,设计出一种基于自适应中值滤波思想的半自适应阈值方法,用于提取灰度图像中心像素周边对角邻域像素的编码值。ASLTP在邻域像素位置存放稀疏局部三值模式(local ternary patterns,LTP)的值,提取灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM),从4个方向统计使用ASLTP后灰度图像像素之间的频率关系。该算法在阿拉伯文、俄文、简体中文、哈萨克文、藏文、蒙古文、土耳其文、维吾尔文、英文、吉尔吉斯斯坦文和塔吉克斯坦文11个文种的自建印刷体文档图像数据集中验证。试验结果表明,相较于基线和先进的纹理方法,改进后的方法更具判别性,平均识别准确率为99.14%。为改善CoALTP方法可能产生低效分类特征的问题,提出半自适应阈值方法,有效提高识别率并抑制噪声。此外,针对算法产生的高维特征,采用基于均方差的特征选择方法,通过支持向量机(support vector machine,SVM)分类器特征选择后,识别速度提高284%,对11个文种的平均识别准确率达99.44%。

摘要：针对当前机器学习教育中理论与实践相对脱节、多学科交叉融合发展空间较大等问题,分析现有机器学习相关课程教学方法及产业应用案例库建设现状,提出以产业化为导向的机器学习案例库建设思路及设计方案,以交通领域为例介绍案例库设计与实施过程,最后说明案例库建设成效。

摘要：网络编码是一种能够提高网络吞吐量的新技术,将网络编码应用于无线Mesh网组播对Mesh网络进一步实用化有重要意义.编码感知路由是一种能够充分识别和利用网络中的编码机会的路由.虽然已有若干个基于网络编码的单播路由协议,但无线网络中编码机会并没有被充分利用,到目前为止还没有无线Mesh网络中的编码感知组播路由协议.提出一个编码感知组播路由协议CAMR(coding-aware multicast routing).CAMR协议利用了一个新奇的编码感知路由度量CAM(coding-awarerouting metric),可以度量无线Mesh网络中节点的实际编码机会和编码能力的大小.基于CAM设计的CAMR协议可以充分利用无线Mesh网络中节点的编码机会,提高了无线Mesh网络组播的吞吐量.模拟实验验证了CAMR协议的优势及其有效性.

摘要：目前将信誉信息存储在本地进行管理的方法需要通过第三方验证信誉的完整性,这在动态的P2P环境中很难实现,而且信誉信息易丢失或被篡改.提出了一种新的本地存储信誉信息的管理方法,将信誉信息以证书的形式存储在本地,并由所有者自行维护.通过设计相应的协议,实现了旧信誉证书的完整性验证以及新信誉证书的生成.该方法避免了大量的通信开销,提高了查询效率,并具有一定的安全性.

摘要：新疆维吾尔族小花帽誉满中外,其品种样式之丰富,纹样绣法之多,工艺制作之精美,在国内各民族帽饰系列中堪称之最,在世界民族服饰艺术之林中也为少见。通过对维吾尔花帽的分析研究,研究维吾尔花帽的构图规律,分析基本图案纹样的特征,研究计算机辅助维吾尔花帽图案纹样建模的关键技术,寻求计算机辅助设计在民族服饰传统图案绘制中的应用方法,从而实现计算机辅助设计在民族服装服饰设计中的应用探索。

摘要：针对流式计算框架在最初设计时缺乏能效方面的考虑,导致其存在高能耗与低效率的问题,提出一种流式大数据平台下的弹性数据迁移节能优化策略。首先,建立负载预测模型与资源判定模型,并进一步设计负载预测算法,通过预测负载变化趋势确定节点资源占用,找到资源过载与过剩节点;其次,建立资源约束模型与最优数据迁移模型,由此提出最优数据迁移算法,以提高节点资源利用率为目的进行数据迁移;最后,建立能耗模型,计算集群进行数据迁移后节约的能耗。实验结果表明,数据迁移节能优化策略能够对集群内节点资源变化做出及时响应,并在提高节点资源利用率的基础上,有效提高集群数据处理的能效。

摘要：近年来,目标检测技术已经相当成熟,但小目标检测一直是目标检测领域的一大挑战。为了解决这一问题,设计一种名为MFF-YOLOv7的小目标检测算法,该算法旨在提高小目标检测的准确率。设计级联双向特征金字塔KBiFPN,以及联合提出的多级感受野特征聚合模块MFA,来聚合浅层特征并增强特征的信息表达能力。为了解决小目标漏检问题,设计了新的解耦头和新的注意力机制。新的解耦头对小目标的检测能力更强,新的注意力机制可以重点关注感兴趣的小目标区域。引入了一种新的损失函数ECIOU,旨在加快模型的收敛速度。为了验证模型的性能,分别在三个小目标数据集上进行了实验。实验结果表明,MFF-YOLOv7算法提高了检测精度。同时,使用多目标追踪Bytetrack算法在MOT17和VisDrone2019-MOT两个多目标追踪数据集上对新模型进行了验证,进一步证明了其有效性。此外,MFF-YOLOv7算法在动态视频追踪中表现出了良好的性能。